
- •1. Элементы комбинаторики.
- •1.1. Перестановки
- •1.2. Перестановки с повторениями
- •1.3. Размещения
- •1.4. Размещения с повторениями (с возвратом)
- •1.5. Сочетания
- •1.6. Сочетания с повторениями (с возвратом)
- •1.7. Обобщение
- •2. Случайные события
- •2.1. Испытания и события
- •2.2. Виды случайных событий
- •2.3. Пространство элементарных событий
- •2.4. Операции над событиями
- •Событие
- •9. Полная группа событий. Совокупность событий называется полной группой событий, если:
- •2.5. Свойства операций над событиями
- •3.1 Относительная частота событий
- •3.2. Свойства относительной частоты
- •3.3. Статистическая устойчивость частот
- •3.4. Формулировка аксиом Колмогорова.
- •3.5. Следствия из аксиом
- •4.1. Вычисление вероятностей событий
- •4.2. Задача о выборке
- •4.3. Геометрический подход к вероятности
- •5. Сложение и умножение вероятностей
- •5.1. Сложение вероятностей
- •5.2. Независимые и зависимые события
- •5.3. Условная вероятность
- •5.4. Умножение вероятностей
- •5.5. Свойства условных вероятностей
- •5.6. Независимость нескольких событий
- •5.7. Независимость противоположных событий
- •5.8. Вероятность появления хотя бы одного события
- •5.9. Применение теорем сложения и умножения для решения задач
- •6. Вероятность гипотез
- •6.1.Формула полной вероятности
- •6.2. Переоценка вероятности гипотез. Формула Байеса (Бейеса)
- •7. Серии независимых испытаний
- •7.1. Формула Бернулли
- •7.2. Локальная теорема Муавра – Лапласа
- •7.3. Свойства функции (х).
- •7.3. Функция Лапласа
- •7.4. Интегральная теорема Лапласа
- •7.5. Закон больших чисел в форме Бернулли
- •7.6. Формула Пуассона
- •8. Случайные величины
- •8.1. Дискретные случайные величины
- •8.2. Характеристическая случайная величина (индикатор события)
- •8.3. Биномиальное распределение (распределение Бернулли)
- •8.4. Распределение Пуассона
- •8.5. Гипергеометрическое распределение
- •9. Непрерывные случайные величины
- •9.1. Функция распределения (интегральная функция распределения)
- •9.2. Свойства функции распределения
- •9.3. Примеры функций распределения
- •10. Плотность распределения
- •10.1. Свойства плотности распределения
- •Вероятностный смысл плотности распределения.
- •10.3. Связь между плотностью и функцией распределения
- •10.4. Примеры непрерывных случайных величин, заданных плотностью
- •11. Числовые характеристики случайной величины
- •11.1. Определение математического ожидания
- •11.2. Определение математического ожидания
- •11.3. Смысл математического ожидания
- •11.4. Арифметические операции со случайными величинами
- •11.4.1. Постоянная случайная величина
- •11.4.2. Произведение случайных величин
- •11.4.3. Сумма случайных величин
- •11.4.4. Разность случайных величин
- •11.5. Свойства математического ожидания
- •11.6. Отклонение случайной величины
- •12.1. Дисперсия Для общего представления о распределении случайной величины важное значение имеет не только её математическое ожидание, но и разброс её возможных значений.
- •12.2. Определение дисперсии
- •12.3. Механический смысл дисперсии
- •12.4. Сокращённая формула для вычисления дисперсии
- •12.5. Свойства дисперсии
- •12.6. Среднее квадратическое отклонение (стандарт)
- •12.7. Числовые характеристики основных дискретных распределений
- •12.7.1. Индикатор события
- •12.7.2. Биномиальное распределение
- •12.7.3. Распределение Пуассона
- •12.7.4. Гипергеометрическое распределение
- •Гипергеометрическое распределение.
- •13.1. Равномерное распределение
- •13.2. Показательное (экспоненциальное) распределение
- •13.2.1. Функция надёжности
2.3. Пространство элементарных событий
Для
любого испытания можно построить
следующую математическую модель.
Рассмотрим множество
всех элементарных событий (исходов),
соответствующих данному испытанию.
Элементами множества
являются исходы
.
называется пространством
элементарных событий.
Замечание. Обозначение пространства элементарных событий через не случайно, т.к. множество всех элементарных событий составляет достоверное событие (в результате испытания обязательно происходит одно из элементарных событий).
Пример 1. При однократном подбрасывании монеты ={eг, ер}.
Пример
2. Подбрасывание
монеты п
раз или одновременное подбрасывание п
монет. Общее число элементарных исходов
можно найти по формуле размещений с
повторением:
(п
предметов размещаются в двух ячейках).
Например, при п=2
множество элементарных событий содержит
22=4
элемента:
,
где гг означает, что оба раза выпал герб,
гр
что в первый раз выпал герб, а во второй
раз
решка, и т.д. При
число элементарных исходов будет равно
23=8:
={ггг,
ггр, грг, грр, ргг, ррг, ргр, ррр}.
Пример
3. Подбрасывание
игрального кубика. ={
e1,
e2,
e3,
e4,
e5,
e6}.
Рассмотрим в этом опыте события, не
входящие в множество ,
т.е. более сложное, не элементарное
событие. Пусть А
событие, заключающееся в выпадении
чётного числа очков. Очевидно, это
произойдёт только в том случае, когда
происходит одно из элементарных событий:
.
Представляется естественным каждое
сложное событие А
рассматривать как подмножество множества
.
Таким образом,
.
Во всех приведённых примерах множество элементарных событий состояло из отдельных элементов, т.е. было дискретным. Приведём пример непрерывного множества.
Пример 4. При определении срока службы электрической лампочки элементарным событием является «выход из строя через t часов (минут, суток, и т.д.)», где t любое неотрицательное число. Пространство элементарных событий представляет собой непрерывный числовой промежуток: .
I II
0
1
0
00
01
1
10
11
00
01
10
11
.
Аналогично событие
попадание при первом выстреле – это
вторая строка таблицы:
.
Столбцы будут изображать соответственно
промах и попадание при втором выстреле
в серии из двух выстрелов. Составим еще
одно сложное событие – попадание хотя
бы при одном выстреле. В
таблице ему соответствуют 3 закрашенные
клетки. Незакрашенная клетка 00 означает
«ни одного попадания».
00
01
10
11
00
01
10
11
00
01
10
11
Таким образом, с помощью схемы элементарных событий можно изобразить сложное событие, и наоборот, сложное событие можно разложить на элементарные события. Любое неэлементарное событие называется сложным или составным. Мы подошли к следующему толкованию случайного события: любое случайное событие есть некоторое множество элементарных событий и подмножество множества пространства элементарных событий.